सांख्यिकी: अर्थ, कार्य और सीमाएं
इस लेख को पढ़ने के बाद आप इसके बारे में जानेंगे: - 1. सांख्यिकी का अर्थ 2. सांख्यिकी के कार्य 3. सामाजिक अनुसंधान में सांख्यिकी का स्थान 4. सीमाएं।
सांख्यिकी का अर्थ:
सांख्यिकी, अनुप्रयुक्त गणित की एक शाखा है, जिसे गणितीय रूप से अवलोकन डेटा पर लागू किया जाता है। संख्यात्मक डेटा के संग्रह, प्रसंस्करण, विश्लेषण और व्याख्या से संबंधित हर चीज आँकड़ों के क्षेत्र से संबंधित है।
हालाँकि, 'सांख्यिकी' शब्द का प्रयोग कई तरीकों से किया जाता है। यह डेटा के एक संकलन को दर्शाता है जैसे कि भारत में सरकार द्वारा सालाना प्रकाशित श्रम ब्यूरो के श्रम सांख्यिकी या कहें कि, श्रम ब्यूरो के श्रम सांख्यिकी।
सांख्यिकी शब्द का दूसरा अर्थ किसी भी प्रकार के डेटा के संग्रह, प्रसंस्करण, विश्लेषण और व्याख्या में नियोजित सांख्यिकीय सिद्धांतों और विधियों को संदर्भित करता है। इस अर्थ में, यह लागू गणित की एक शाखा है और हमें जटिल सामाजिक घटनाओं को बेहतर तरीके से जानने में मदद करता है और हमारे विचारों को सटीक रूप से उधार देता है।
सांख्यिकी के कार्य :
सांख्यिकी में दो व्यापक कार्य हैं। इन कार्यों में से पहला विवरण है और जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करना ताकि इसे और अधिक उपयोगी बनाया जा सके। आँकड़ों का दूसरा कार्य प्रेरण है, जिसमें या तो इस जनसंख्या से लिए गए नमूने के आधार पर कुछ 'जनसंख्या' के बारे में सामान्यीकरण करना या बार-बार टिप्पणियों के आधार पर सामान्य कानूनों को तैयार करना शामिल है।
सांख्यिकीय विधियों के दो कार्यों को निम्नलिखित उदाहरण द्वारा आसानी से समझा जा सकता है। मान लीजिए कि किसी विशेष क्षेत्र में श्रमिक अशांति की समस्या का अध्ययन करना वांछित है।
पहली बात यह है कि श्रम अशांति के विभिन्न कारणों का विश्लेषण और श्रम, अर्थात, पुरुष श्रमिकों और महिला श्रमिकों या कुशल श्रमिकों और अकुशल श्रमिकों की विभिन्न श्रेणियों पर इनमें से हर एक के प्रभाव का अध्ययन करना होगा।
इस तरह के विश्लेषण से हमें समस्या की जानकारी मिलेगी और हम इस तरह के विश्लेषण से कई महत्वपूर्ण बातों को जान सकते हैं, जैसे कि हड़ताल में पुरुष श्रमिकों की भागीदारी महिला श्रमिकों की तुलना में बहुत अधिक है या श्रम बड़े उद्योगों में अशांति छोटे उद्योगों की तुलना में बहुत अधिक है।
ऐसा विश्लेषण हमें देश में श्रमिक अशांति की घटनाओं और इसके लिए जिम्मेदार कारकों के बारे में निष्कर्ष पर ले जा सकता है। पूर्व उदाहरण वर्णनात्मक आंकड़ों की प्रक्रिया को दर्शाता है जबकि बाद वाला, प्रेरक आंकड़ों का।
सामाजिक अनुसंधान में सांख्यिकी का स्थान:
यह स्पष्ट है कि जीवन की व्यापकता की एक बुद्धिमान समझ के लिए बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाओं और तकनीकों का ज्ञान आवश्यक है। एकल घटनाओं के वेल्डर में से, सामाजिक शोधकर्ता सामान्य रुझान चाहते हैं; व्यक्तिगत पात्रों के विशाल और भ्रामक विविधता से बाहर; वे अंतर्निहित समूह विशेषताओं के लिए लगातार खोज करते हैं।
अनिवार्य रूप से दो कारण हैं कि सांख्यिकी में विशेषज्ञता और सांख्यिकी का अध्ययन करने की आवश्यकता सामाजिक विज्ञान के क्षेत्र में बहुत बढ़ गई है। एक कारण यह है कि शोधकर्ताओं द्वारा एकत्र किए गए डेटा की बड़ी मात्रा में सरलीकरण की आवश्यकता होती है ताकि उन्हें प्रस्तुत करने में सक्षम हो सके, जो आमतौर पर बहुत कठिनाई के बिना समझा जा सके।
दूसरा और इससे भी महत्वपूर्ण कारण सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में वर्तमान में कार्यरत मात्रात्मक दृष्टिकोण में वृद्धि है।
डेटा एकत्र किए जाने के बाद, सांख्यिकीय रूप से शोध संबंधी विचार केवल शोध प्रक्रिया के विश्लेषण चरण में प्रवेश करते हैं, और उस समय के निकट जब विश्लेषण की प्रारंभिक योजना तैयार की जाती है और एक नमूना तैयार करना होता है।
लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि एक सामाजिक शोधकर्ता आंकड़ों के किसी भी ज्ञान के बिना अपने पूरे शोध की योजना बना सकता है और फिर विश्लेषण के लिए सांख्यिकीविद् को डेटा सौंप सकता है। यदि एक शोधकर्ता के पास सांख्यिकी में वार्तालाप का अभाव है, तो एक महंगी शोध परियोजना के परिणाम शायद निराशाजनक होंगे यदि बेकार नहीं।
दरअसल, विश्लेषण और व्याख्या में जिन समस्याओं का सामना करना पड़ेगा, उन्हें शोध प्रक्रिया में हर स्तर पर प्रत्याशित किया जाना चाहिए और इस अर्थ में, सांख्यिकीय तरीके पूरे शामिल हैं। इसका तात्पर्य यह है कि सांख्यिकी सामाजिक वैज्ञानिक के लिए एक बहुत ही उपयोगी उपकरण है।
यह खोजपूर्ण विश्लेषण के लिए एक बहुत अधिक उपयोगी उपकरण है जिसकी संभवतः कल्पना की जा सकती है। अधिकांश सामाजिक शोध अत्यधिक अस्थायी सैद्धांतिक विचारों पर आधारित हैं।
वे चर जिन्हें विश्लेषण में नियंत्रित किए जाने की आवश्यकता है या यहां तक कि विश्लेषण-चरणों की प्राथमिकताओं और अनुक्रमों का पालन किया जाना चाहिए, न तो सटीक और न ही पूर्वनिर्धारित हैं, शोधकर्ताओं को आमतौर पर डेटा विश्लेषण की जटिलता से जागृत किया जाता है, जब कोई चर का एक सेट शुरू नहीं होता है।
इन परिस्थितियों में विशेष रूप से, सांख्यिकीय विधियों का ज्ञान सामाजिक शोधकर्ता के लिए अत्यधिक जटिल अंतर्संबंधों को नापसंद करने का एक अमूल्य उपकरण बन जाता है।
सांख्यिकी की सीमाएं:
सांख्यिकीय विज्ञान की कुछ प्रमुख सीमाएँ और इसलिए परिचर सावधान करते हैं कि हमें एक शोध अभ्यास के दौरान सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करते समय सतर्क रहने की आवश्यकता है।
आंकड़ों की स्पष्ट सीमाओं में से एक यह है कि यह विशेष रूप से उन समस्याओं पर लागू होता है जो मात्रात्मक अभिव्यक्ति और उपचार के लिए उत्तरदायी हैं। यद्यपि गुणात्मक विशेषताओं को कभी-कभी सांख्यिकीय विश्लेषण के अधीन किया जा सकता है, इनकी आवश्यकता, इनका परिमाणात्मक परिचालनों में अनुवाद करके परिचालनात्मक परिभाषाओं में बदलना होता है।
लेकिन तब, बहुत कुछ परिचालन मान्यताओं की वैधता पर निर्भर करेगा। दुर्भाग्य से, यह एक ऐसा गड्ढा है जिसे कई शोधकर्ता गिरते हैं, अर्थात, गुणात्मक डेटा को अक्सर उनकी वैधता के लिए गहन चिंता के बिना संख्यात्मक मानों के रूप में संचालित किया जाता है, इस मामले में, यह बल्कि खराब डेटा है जो दोषपूर्ण है और सांख्यिकीय विज्ञान नहीं है।
गणितीय उपचार के दायरे के बाहर सामाजिक कारकों की चिंता के रूप में बहुत से व्यक्तिपरक कारकों से प्रभावित होता है, सांख्यिकीय दृष्टिकोण शायद ही हमें समस्याओं की एक गोल समझ को दर्ज करने में मदद करता है।
यह समझ में आता है कि सांख्यिकीय कानून समुच्चय के औसत पर लागू होते हैं। ये एकांत इकाइयों की व्यक्तिगत पेचीदगियों को नजरअंदाज करते हैं। इस तरह की उपेक्षा कुछ जांचों में महज सतही निष्कर्षों की ओर ले जाती है। सामाजिक-मानव विज्ञान आम तौर पर समाज में अद्वितीय और अज्ञात पहलुओं के लिए एक गहरी चिंता की आवश्यकता है।
इसके अतिरिक्त, एक संभावना है कि आँकड़ों का दुरुपयोग किया जा सकता है, इतना है कि शोधकर्ता को उसके शौकीन निष्कर्ष या परिकल्पना के अनुरूप मोड़ने के लिए लुभाया जा सकता है। यह बहुत ही संवेदनशील उपकरणों के लिए समान रूप से लागू होता है जो सांख्यिकीय तरीके से वहन करते हैं। वे आसानी से दुरुपयोग होने का खतरा है। इस प्रकार, उनका उपयोग करते समय बड़ी सावधानी बरतने की आवश्यकता है।
कुछ सांख्यिकीय विधियों की वैधता डेटा की प्रकृति, माप के स्तर, स्थितियों के प्रासंगिक पहलुओं के ज्ञान और अंत में, मान्यताओं ने डेटा को सुरक्षित किए गए नमूने से दृश्यमान की है।
सांख्यिकीय विधियों के संभावित उपयोगकर्ताओं के रूप में हमारे लिए सबसे महत्वपूर्ण है, इसलिए, यह ध्यान रखना है कि आंकड़ों में शक्तिशाली मांसपेशियां हैं जो केवल सेवा कर सकती हैं लेकिन प्रत्यक्ष नहीं। बहुत कुछ इस बात पर निर्भर करेगा कि हम इसे किस स्थिति में डालना चाहते हैं और क्या स्थिति इसे सही ठहराती है।
सांख्यिकीय संगणना द्वारा जो दिया जाता है वह अंतिम 'सत्य' नहीं हो सकता है क्योंकि यह मूल रूप से विशिष्टता और प्रकृति संभाव्यता का अनुमान है। यह काफी हद तक सांख्यिकीय व्याख्याओं और प्रस्तावों के अंतर्निहित वास्तविक संदेश को बाहर लाने के लिए हमारे व्याख्यात्मक कौशल के लिए छोड़ दिया जाता है।
